A wireless image sensor node collecting image data for environmental monitoring or surveillance requires a large amount of energy to transmit the huge amount of video data. Even though solar energy can be used to overcome the energy constraint, since the collected energy is also limited, an efficient energy management scheme for transmitting a large amount of video data is needed. In this paper, we propose a method to reduce the number of blackout nodes and increase the amount of gathered data by selecting an appropriate video coding method according to the energy condition of the node in a solar-powered wireless video sensor network. This scheme allocates the amount of energy that can be used over time in order to seamlessly collect data regardless of night or day, and selects a high compression coding method when the allocated energy is large and a low compression coding when the quota is low. Thereby, it reduces the blackout of the relay node and increases the amount of data obtained at the sink node by allowing the data to be transmitted continuously. Also, if the energy is lower than operating normaly, the frame rate is adjusted to prevent the energy exhaustion of nodes. Simulation results show that the proposed scheme suppresses the energy exhaustion of the relay node and collects more data than other schemes.
본 논문은 압축된 비디오에 대한 적응적 오류 은닉 기법을 제안한다. 압축 과정에서 중복성이 제거되므로, 무선 채널이나 인터넷과 같이 오류가 발생하기 쉬운 네트워크에서 비디오 전송시 압축된 비디오 데이터는 오류에 대해 민감하다. 오류의 은닉은 손상된 비트열에서 비디오 데이터를 재생하는 방법이다. 본 논문에서는 계층화된 부호화 방법이 오류은닉에 매우 유용함을 입증했다. 실험 결과에서 영상의 어떤 부분은 기본계층의 정보를 사용하면 더 잘 은닉이 되고, 다른 부분은 이전 프레임 정보를 사용함으로써 좀 더 은닉이 잘 된다는 것을 보였다. 또한 움직임 벡터와 움직임 정도를 기본으로 하는 더욱 효과적이고 적응적인 기술을 개발하였다. 본 논문에서는 계층화된 부호화에 H.263.v2를 사용했는데, 더 나아가 DCT를 기본으로 하는 모든 비디오 코텍에 응용할 수 있다.
This paper proposes a robust, imperceptible block-based digital video watermarking algorithm that makes use of the Speeded Up Robust Feature (SURF) technique. The SURF technique is used to extract the most important features of a video. A discrete multiwavelet transform (DMWT) domain in conjunction with a discrete cosine transform is used for embedding a watermark into feature blocks. The watermark used is a binary image. The proposed algorithm is further improved for robustness by an error-correction code to protect the watermark against bit errors. The same watermark is embedded temporally for every set of frames of an input video to improve the decoded watermark correlation. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DMWT domain video watermarking using SURF features is robust against common image processing attacks, motion JPEG2000 compression, frame averaging, and frame swapping attacks. The quality of a watermarked video under the proposed algorithm is high, demonstrating the imperceptibility of an embedded watermark.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.169-174
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2002
In this paper, we suggest a new spatial information system called video GIS where video is used for spatial data construction and is integrated with map. We develop a prototype system of video GIS and apply it to roadside facility management. The main functions supported by the suggested system are data collection, coordinate calculation and conversion, data construction, analysis, searching, and browsing. The stereo images and corresponding position data are collected by a vehicle named 4S-Van that has GPS, IMU, and cameras. The 3-D coordinates of the objects in the images, such as road sign, signal lamp, and building, can be calculated and constructed from the collected data. The spatial objects are displayed on both image and map, and can be searched and browsed, which enables visual and realistic browsing and management of spatial objects. Compared to conventional field survey used in roadside facility management, the method enables faster, easier, and more efficient construction of spatial data. The suggested video GIS can be applied not only to roadside facility management but also to many similar projects of central or local governments that are related to GIS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.232-248
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2014
A series of kernel regression (KR) algorithms, such as the classic kernel regression (CKR), the 2- and 3-D steering kernel regression (SKR), have been proposed for image and video super-resolution. In existing KR frameworks, a single algorithm is usually adopted and applied for a whole image/video, regardless of region characteristics. However, their performances and computational efficiencies can differ in regions of different characteristics. To take full advantage of the KR algorithms and avoid their disadvantage, this paper proposes a kernel regression framework for video super-resolution. In this framework, each video frame is first analyzed and divided into three types of regions: flat, non-flat-stationary, and non-flat-moving regions. Then different KR algorithm is selected according to the region type. The CKR and 2-D SKR algorithms are applied to flat and non-flat-stationary regions, respectively. For non-flat-moving regions, this paper proposes a similarity-assisted steering kernel regression (SASKR) algorithm, which can give better performance and higher computational efficiency than the 3-D SKR algorithm. Experimental results demonstrate that the computational efficiency of the proposed framework is greatly improved without apparent degradation in performance.
앵커 장면 검출은 내용기반 뉴스 비디오 색인과 검색 시스템에서 비디오 장면의 의미적 파싱과 색인을 추출하는데 중요한 역할을 한다. 이 논문은 스포츠 뉴스의 단위 구조화를 위해서 뉴스 동영상에 존재하는 앵커 구간을 구분해내는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 앵커 장면을 검출하기 위해서, 우선 MPEG4 압축 비디오에서 DCT 계수치와 모션 방향성 정보를 이용하여 앵커 후보 장면을 결정한다. 그리고 검출된 후보앵커 장면으로부터 영상처리 방법을 활용하여 뉴스 비디오를 앵커 장면과 비앵커(스포츠) 장면으로 분류한다. 제안된 방법은 앵커 장면 검출 실험에서 평균적으로 98%의 정확도와 재현율을 얻었다.
본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.
현재의 영상감시 시스템은 3세대로서 영상장치는 저화질에서 고화질로 발전하였으며, 영상감시 솔루션은 단순형에서 지능형으로 발전함으로써 영상감시 성능이 향상되었다. 그러나 이러한 영상감시 시스템에 대한 장비 및 기술이 복잡해지고 다변화되면서 더 빠른 네트워크 속도, 안전한 전원공급 등 기반 인프라에 대한 의존성이 더욱 높아지고 있는 한편, 전력 및 통신과 같은 기본 인프라가 제한적인 지역에서의 영상 감시 지원에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이렇듯이 기본 인프라가 제한적인 지역에서 지능형 영상감시를 지원할 수 있는 시스템을 제안한다.
스틸비디오 CCD카메라는 수치영상의 획득과정이 크게 단순화되어 컴퓨터에 직접 연결되지 않고도 독립적으로 수치영상을 획득하여 자체내에 영상을 저장할 수 있는 융통성을 갖추고 있다. 본 연구에서는 각종 산업분야에서 요구되는 품질검사, 구조물의 모니터 링 등에 스틸비디오 카메라를 이용한 수치근접사진측량 시스템의 수행성을 평가하고자 하였다. 수치 영상측정 에서 필수적 인 sub-pixel 측정기 법을 제시하고, 고해상도의 DCS420 스틸비디오 카메라에 대한 기하학적 자체검정 및 구조물에 대한 시험측정을 실시하였다. 자체검정 광속조정의 결과 1:46,000을 초과하는 대상공간 정확도를 얻을 수 있었으며 산업적 음용에 수치영상을 이용한 본 근접사진측량 시스템의 정확도 잠재성과 작업의 효율성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 이미지와 동영상에 대한 UCC 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 프로로타입 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 멀티미디어 가공 처리 서브시스템과 메타데이터 관리 서브시스템으로 구성되어 있으며 UCC 서비스 개발자에게 필요한 API를 제공한다. 멀티미디어 가공처리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 미디어 관리 및 편집 기능을 제공하며 동영상에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다. 메타데이터 관리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 메타데이터 관리 및 검색 기능을 제공한다. 또한, UCC에 대한 댓글 관리 및 스크랩 처리 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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